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在LMDrive中，LLM充当整个驾驶过程的“大脑”，处理由视觉编码器生成的每一帧的传感器token，理解自然语言指令，生成必要的控制信号，并预测指令是否完成LLaMA作为语言主干，与三个相关组件标记器QFormer和两个适配器一起工作，将指令和可视化token化，处理视觉信息，预测动作标记，并应用PID控制器。

MetaAI的OPT系列包含多个参数规模的模型，通过使用MegatronLM代码库和特定的权重初始化策略优化器设置学习率调度以及数据集清理策略，实现了高效和稳定的训练在训练细节上，使用了dropout梯度削波等技术，以增强模型的泛化能力Skywork模型由昆仑万维集团·天工团队开发，采用RoPE位置编码PreRMS。

Groq，一个在人工智能领域掀起波澜的技术平台，通过其创新的硬件设计语言处理单元LPUs，在语言模型LM的推理速度上取得了显著突破，展示了令人瞩目的速度提升本文将深入探讨Groq的技术优势对各行业的影响及其对人工智能未来的潜在变革在计算密集型的语言任务中，Groq的LPUs展现出卓越的效率。

本文将Lisa引入到Generalized Referring Expression Segmentation GRES领域，解决了Lisa无法精确输出多个mask及输出空mask的问题如图所示，本文在lisa上添加了多个token，来帮助多mask分割，并添加了token，来输出空maskGSVA在模型结构上和Lisa基本一样PixelLM 论文PixelLM Pixel Reasoning with Large。

Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询query需要与同一sequence中其他token的键key和值value进行交互计算，存在内在依赖性因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度为了降低显存使用，前。

由人转述知识变成机器自动从数据中学习知识，主流技术包括SVMHMMMaxEntCRFLM等，当时人工标注数据EncoderDecoder结构在生成Token时，只能对Encoder高层做attention，Decoderonly结构在生成Token时可以逐层。